Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Деметра Санкер

Улыбнитесь, господин Ректор (СИ)

Сюжет предсказуем, незамысловат и не такой уж оригинальный. Начало было увлекательным, но потом история стала скучной, поэтому дочитала по диагонали. Сладко-ванильный ХЭ для всех персонажей ( жаль,

LaraI63

Потеха Его Величества

Довольно интересная книга, вполне достойная для этого жанра. Нетривиальный сюжет, никаких штампов, и, как всегда, тонкое чувство юмора и грамотность автора очень радуют.

LaraI63

Варвара Спиридонова, ныне покойная

Оригинальная книга, очень необычная и по стилю, и по содержанию. Советую почитать, тем более, что по размеру это скорее повесть.

LaraI63

Горгона и генерал

Подсела на этого автора. Очень необычно пишет, чувство юмора великолепное. Немного затянуто по сюжету, но всё равно - книга очень понравилась.

LaraI63

Чокнутая будущая (СИ)

Очень понравилась книга - прекрасный слог, тонкое чувство юмора. Написано грамотно, сюжет логичный - просто с удовольствием читала.

Vladislava Popova

Корона от позлатени кости

Абсолютна подигравка е този превод. Направен е с по скапан и от Гугъл преводача!

Kairan

Меня зовут Виктор Крид

Внимание, выложена не полная версия фанфика. Он заканчивается ссылкой на boosty, где должны быть недостающие главы.

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Андреа Лонца

Язык: русский

Год: 2020

Переводчик: Артем А. Слинкин

Добавил: Admin 8 Май 21

Проверил: Admin 17 Ноя 21

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS. Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.

Комментарии к книге "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python"

Комментарий не найдено. Будьте первыми!

Чтобы оставить комментарий или поставить оценку книге Вам нужно зайти на сайт или зарегистрироваться

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Аннотация

Похожие книги

Комментарии к книге "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python"